Name: Pierwotny zespół Sjögrena związany z gruczolakorakiem płuc: badanie potencjalnych powszechnych mechanizmów patogennych i weryfikacja eksperymentalna (Wideo) | JoVE Journal
Uploaded: 2024-09-20T15:00:00.000+00:00
Duration: 10 min 21 s
Description: Poznaj mechanizmy patogenne łączące pierwotny zespół Sjögrena z gruczolakorakiem płuc poprzez analizę bioinformatyczną i weryfikację eksperymentalną. Badanie identyfikuje wspólne szlaki molekularne.

ai_agent_IP

ai_agent

maintenance

instantTrialDurationMinutes

isBiopharma

enableNewMyJoveSectionDesign

educationFeatures

seoMetaApi

ai_copilot_institution_blacklist

ai_chat_institution_blacklist

freeAccessWindow

ssoRoleCapture

scheduledMaintenanceBanner

joveLabsFeatures

disable_autoplay_for_bots

extended_trial_duration

5 minutes

To badanie było wspierane przez National High Level Hospital Clinical Research Funding (2023-NHLHCRF-BQ-01) oraz Youth Project of China-Japan Friendship Hospital (No.2020-1-QN-8).

Key Molecular Targets Linking Primary Sjogren's Syndrome and Lung Adenocarcinoma

Autorzy nie mają do ujawnienia żadnych konfliktów interesów.

Chociaż pSS jest uważana za chorobę charakteryzującą się przede wszystkim inwazją gruczołów zewnątrzwydzielniczych, nie można ignorować uszkodzeń gruczołów pozagruczołów24. Płuca stanowią narząd docelowy dla pSS, a zajęcie płuc jest częstym pozagruczołowym objawem pSS, zwykle obejmującym naciek limfocytarny błony śluzowej oskrzeli i śródmiąższu płucnego25. Badania wskazują, że co najmniej 20% pacjentów z pSS doświadcza śródmiąższowej choroby płuc (ILD)26,27. ILD jest istotnym czynnikiem ryzyka raka płuc, co w pewnym stopniu tłumaczy zwiększoną częstość występowania raka płuc w pSS28. Jednocześnie pacjenci z pSS-ILD mają znaczny wzrost markerów nowotworowych, co dodatkowo podkreśla związek między pSS a nowotworami płuc29,30. Aby zbadać mechanizmy związku między pSS i LUAD, w ramach tego badania najpierw przeprowadzono analizę bioinformatyczną w oparciu o DEG związane zarówno z pSS, jak i LUAD, a następnie ustalono modele zwierzęce, które są istotne dla obu chorób w celu weryfikacji eksperymentalnej.
Po zidentyfikowaniu pSS-LUAD-DEG przeprowadzono analizę wzbogacenia szlaku KEGG, ujawniając kluczową rolę, jaką odgrywa szlak sygnałowy PI3K/Akt w tym powiązaniu. Szlak sygnałowy PI3K/Akt, po aktywacji przez PI3K, katalizuje wytwarzanie PIP3, rekrutując białka PDK1 i AKT do błony komórkowej. PDK1 fosforyluje AKT w celu aktywacji, inicjując kaskadę dalszych efektów. Powiązane badania sugerują, że udział szlaku sygnałowego PI3K / Akt w występowaniu, proliferacji, migracji, apoptozie i angiogenezie nowotworów 31,32,33,34,35,36. Seria badań klinicznych wykazała, że szlak sygnałowy PI3K/Akt jest szeroko aktywowany w nowotworzeniu36. Tymczasem AKT może regulować szlak sygnałowy NFκB poprzez fosforylację kinazy IκB, kontrolując transkrypcję powiązanych czynników zapalnych37,38. Szlak sygnałowy MAPK39, interakcja cytokina-receptor cytokiny40, szlak sygnałowy receptora podobnego do NOD41, różnicowanie komórek Th1742 i szlak sygnałowy JAK-STAT43 odgrywają kluczowe role regulacyjne w procesach związanych ze stanem zapalnym. Jednak szlak sygnałowy FoxO44, nekroptoza45 i starzenie się komórek46 wpływają na nowotworzenie poprzez regulację procesu apoptozy w komórkach. Tymczasem analiza wzbogacenia GO ujawniła również, że procesy biologiczne ściśle związane ze stanem zapalnym, takie jak wiązanie receptora cytokin, aktywność cytokin, wiązanie nadrodziny receptorów czynnika martwicy nowotworu i wiązanie receptora czynnika martwicy nowotworu, są zaangażowane w ten proces.
Aby dokładniej zidentyfikować kluczowe cele między pSS i LUAD, uzyskano geny rdzeniowe z pSS-LUAD-DEG za pomocą analizy sieci PPI, a następnie przeprowadzono walidację przy użyciu zestawu danych GSE31210. Ostatecznie IL6, CCNA2, JAK2, IL1B, ASPM, CCNB2, NUSAP1 i CEP55 zostały określone jako kluczowe cele pSS-LUAD. IL6 i IL1B są kluczowymi czynnikami zapalnymi, które odgrywają kluczową rolę w procesie zapalnym pSS47,48. Tymczasem JAK2 służy jako kluczowy cel w regulacji szlaku sygnałowego JAK-STAT, aw ostatnich latach próbowano opracować serię inhibitorów enzymu JAK w leczeniu klinicznym pSS49. ASPM, CCNB2, NUSAP1 i CEP55 są zaangażowane w regulację replikacji DNA, odgrywając w ten sposób kluczową rolę w inicjacji i progresji nowotworów 50,51,52,53,54,55. Badania wykazały, że ASPM, CCNB2, NUSAP1 i CEP55 promują inwazję i postęp LUAD 51,52,55,56,57. Powyższe badanie wykazało, że stan zapalny odgrywa kluczową rolę zarówno w pSS, jak i LUAD. pSS charakteryzujący się naciekiem limfocytarnym, indukuje przewlekłe i uporczywe reakcje zapalne w tkankach miejscowych58. Występowanie i przerzuty raka płuc są ściśle związane z mikrośrodowiskiem zapalnym płuc59. Podsumowując, postawiliśmy hipotezę, że reakcja zapalna może być kluczem do tego związku między pSS i LUAD. Wykorzystując to jako punkt odniesienia, przeprowadzono dalszą weryfikację eksperymentalną.
Ponieważ obecnie nie istnieje żaden wspólny model dla pSS i LUAD, po przejrzeniu odpowiedniej literatury zdecydowaliśmy się użyć myszy z modelem pSS stymulowanym PM2,5 do symulacji modelu istotnego dla obu chorób. PM2,5 odnosi się do drobnych cząstek stałych o średnicy mniejszej lub równej 2,5 μm. Może unosić się w powietrzu i przenikać głęboko do płuc, powodując znaczne szkody zdrowotne60. Badania wskazują, że długotrwałe narażenie na PM2,5 może prowadzić do przewlekłego mikrośrodowiska zapalnego w płucach, co ostatecznie prowadzi do wystąpienia LUAD21,61. Myszy NOD / Ltj, które wykazują infiltrację limfocytarną do gruczołów zewnątrzwydzielniczych, są idealnym modelem do badania pSS62. Dlatego w dalszej weryfikacji eksperymentalnej stymulowaliśmy myszy NOD / Ltj za pomocą PM2,5, aby ustalić złożony model pSS i reakcji zapalnych płuc. Wyniki eksperymentów wskazują, że czynniki prozapalne IL-6 i IL-1β ulegały prawie ekspresji zarówno u myszy NOD / LTJ, jak i myszy BALB / c bez stymulacji PM2,5. Jednak po stymulacji PM2,5 ekspresja IL-6 i IL-1β uległa znacznemu zwiększeniu, co wskazuje na pomyślne ustanowienie eksperymentalnego modelu mikrośrodowiska zapalnego płuc. Poziomy ekspresji IL-6 i IL-1β były wyższe u myszy NOD / Ltj w porównaniu z myszami BALB / c po stymulacji PM2,5, co wskazuje, że pSS jest bardziej wrażliwy na reakcje zapalne wywołane przez PM2,5.
Szlak JAK/STAT jest szlakiem transdukcji sygnału stymulowanym przez cytokiny, uczestniczącym w procesach biologicznych, w tym we wzroście komórek, różnicowaniu, apoptozie i regulacji immunologicznej63. Cytokiny zapalne, w tym IL-6 i IL-1β, wiążą się z receptorami w błonie komórkowej, prowadząc do aktywacji fosforylacji kinaz janusowych (JAK), a JAK pośredniczą w fosforylacji STAT64. Fosforylowane białka STAT przenoszą się do jądra i regulują ekspresję genów reagujących na STAT. Szlak sygnałowy JAK2 / STAT3 jest ściśle związany z regulacją genów związanych z nowotworem, który jest aktywowany głównie przez IL-6 i moduluje ekspresję szeregu białek, które promują wzrost, ruchliwość i tworzenie się guza. Badanie to wykazało, że po stymulacji PM2,5 poziomy białka JAK2 i STAT3 w płucach myszy NOD / Ltj i myszy BALB / c nie wykazały znaczących zmian, ale poziomy fosforylacji JAK2 i STAT3 znacznie wzrosły, co wskazuje, że szlak JAK2 / STAT3 był nieprawidłowo aktywowany. Dalsze porównanie wykazało, że poziomy fosforylacji JAK2 i STAT3 znacznie wzrosły w płucach myszy NOD / Ltj w porównaniu z myszami BALB / c, co sugeruje wyraźniejszą aktywację szlaku sygnałowego JAK2 / STAT3 w płucach myszy pSS w równoważnych warunkach stymulacji PM2,5.
Dalsze badania poziomów ekspresji genów związanych z nowotworem CCNA2, ASPM, CCNB2, NUSAP1 i CEP55 zgodnie z przewidywaniami analizy bioinformatycznej. Wyniki ujawniły, że poziomy ekspresji CCNA2, CCNB2 i CEP55 były podwyższone w płucach po stymulacji PM2,5, przy czym wyższe poziomy wykryto u myszy NOD / Ltj w porównaniu z myszami BALB / c. Sugeruje to, że CCNA2, CCNB2 i CEP55 mogą być ściśle związane z reakcjami zapalnymi po stymulacji PM2,5 i zaangażowane w potencjalne występowanie i rozwój LUAD.
W przyszłych badaniach mamy nadzieję na współpracę z chirurgią klatki piersiowej w celu uzyskania próbek z chirurgii płuc od pacjentów z pSS, w tym tych z LUAD i nienowotworowymi zmianami w płucach, aby wyjaśnić postęp od nacieku limfocytów do procesów nowotworowych poprzez sekwencjonowanie pojedynczych komórek. Tymczasem czynniki zapalne IL-6 i IL-1β, wraz ze szlakiem sygnałowym JAK/STAT kluczowym dla regulacji stanu zapalnego, zostały powiązane z potencjalnymi mechanizmami patogennymi w progresji od pSS do LUAD. Wskazuje to, że leki takie jak tocilizumab (przeciwciała monoklonalne IL-6), kanakinumab (przeciwciała monoklonalne IL-1β) i tofacytynib (inhibitory JAK), które są związane ze stanem zapalnym, mogą służyć jako potencjalne leki kandydujące do zapobiegania LUAD u pacjentów z pSS.

Pierwotny zespół Sjögrena (pSS) jest chorobą autoimmunologiczną charakteryzującą się limfocytarnym naciekiem gruczołów zewnątrzwydzielniczych i prowadzi do klinicznych objawów suchego oka (kseroftalmia) i suchości w jamie ustnej (kserostomia)1,2. pSS zwykle towarzyszą również pozagruczołowe objawy zajęcia, w tym hiperglobulinemia3, śródmiąższowa choroba płuc4, kwasica kanalików nerkowych5, neurological damage6 oraz trombocytopenia7, które stanowią główne niekorzystne czynniki prognostyczne W ostatnich latach szereg badań wykazał, że pSS na ogół towarzyszy zwiększona częstość występowania raka, w tym nowotworów hematologicznych i guzów litych8,9,10. Rak płuc jest jednym z najczęstszych nowotworów związanych z pSS, zwłaszcza gruczolakorak płuc (LUAD)11.
Podsumowując, dalsze badania sugerują, że pSS z LUAD może mieć jakąś wspólną patogenezę. Zgodnie z naszą obecną wiedzą, żadne specjalne badania nie wyjaśniają jeszcze wspólnych mechanizmów między tymi dwiema chorobami. Niedawne analizy bioinformatyczne dają nam potencjalną możliwość ujawnienia potencjalnie wspólnych mechanizmów chorobowych u różnych gatunków12,13,14. Aby jeszcze bardziej ujawnić mechanizmy leżące u podstaw choroby, wykorzystuje się analizę bioinformatyczną do analizy wspólnych celów i szlaków sygnałowych między pSS i LUAD, a następnie tworzy się modele zwierzęce do weryfikacji eksperymentalnej. Ujawnienie tych mechanizmów może pomóc w dostarczeniu bazy dowodowej dla klinicznej profilaktyki LUAD u pacjentów z pSS.
To badanie wykorzystało bazy danych GEO i Genecard do pobrania odpowiednich genów związanych z pSS i LUAD. Następnie DEG związane z pSS i LUAD zostały przebadane jako pSS-LUAD-DEGs. Przeprowadziliśmy analizy wzbogacania KEGG i GO, aby wyjaśnić istotne funkcje biologiczne pSS-LUAD-DEG. Do identyfikacji głównych celów wykorzystano konstrukcję sieci PPI, a następnie oceniliśmy dokładność diagnostyki genów piasty za pomocą analiz krzywej ROC. Użyliśmy myszy NOD / Ltj jako modeli zwierzęcych pSS stymulowanych cząstkami stałymi 2,5 (PM2,5) w celu wywołania reakcji zapalnej. Przeprowadzono QPCR, ELISA i western blot w celu eksperymentalnej weryfikacji badania. Ogólnie rzecz biorąc, uzyskane wyniki wskazują, że kancerogeneza indukowana przez mikrośrodowisko zapalne płuc może być krytyczną przyczyną wysokiej częstości występowania LUAD u pacjentów z pSS. Sugeruje również, że występowaniu LUAD u pacjentów z pSS można zapobiec poprzez mechanizmy związane z blokowaniem.

<table><tbody><tr><td>3-kolorowy wstępnie barwiony marker białkowy</td><td>Epizyme</td><td>WJ103</td><td>Western Blot</td></tr><tr><td>Antibody Ditution Buffer</td><td>Epizyme</td><td>PS119</td><td>Western Blot</td></tr><tr><td>BCA Protein Quantification Kit</td><td>Epizyme</td><td>ZJ101</td><td>Western Blot</td></tr><tr><td>Cytoscape 3.7.1 oprogramowanie</td><td>National Institute of General Medical Sciences (NIGMS), National Institutes of Health (NIH)</td><td>Wersja 3.7.1.</td><td>Oprogramowanie typu open source do analizy i wizualizacji sieci biologicznych</td></tr><tr><td>ECL Luminous Fluid</td><td>Epizyme</td><td>SQ203</td><td></td></tr><tr><td>Bufor do elektroforezy</td> Western Blot <td>Epizyme</td><td>PS105S</td><td>Western Blot</td></tr><tr><td>GraphPad Prism 10.0</td><td>GraphPad</td><td>Version 10.0</td><td>Analiza danych</td></tr><tr><td>IgG anty-króliczej IgG (H+L) (AS014) sprzężonej z HRP</td><td></td> <td>AS014</td><td>Western Blot</td></tr><tr><td>JAK2</td><td>Technologia sygnalizacji komórkowej</td> przeciwciał <td>3230T</td> Mysz <td>Western Blot</td></tr><tr><td>IL-1&beta; Zestaw ELISA</td><td>Pekin&nbsp; 4A&nbsp; Biotech Co., Ltd</td><td>CME0015</td> Mysz <td>ELISA</td></tr><tr><td>IL-6 Zestaw ELISA</td><td>Pekin&nbsp; 4A&nbsp; Biotech Co., Ltd</td><td>CME0006</td><td></td></tr><tr><td>Koktajl inhibitora fosfatazy ELISA (100 razy;)</td><td>Epizyme</td><td>GRF102</td><td>Western Blot</td></tr><tr><td>Phospho-JAK2 (Tyr1007/1008)</td><td>Technologia sygnalizacji komórek</td> przeciwciał <td>3776S</td><td>Western Blot</td></tr><tr><td>Phospho-STAT3 (Tyr705)</td><td>Technologia sygnalizacji komórek</td> przeciwciał <td>9145S</td><td>Western Blot</td></tr><tr><td>Koktajl inhibitora proteazy (100&razy;)</td><td>Epizyme</td><td>GRF101</td><td>Western Blot</td></tr><tr><td>Wolny od białka bufor szybko blokujący (5 razy)</td>Membrana PVDF <td>Epizyme</td><td>PS108</td><td>Western Blot</td></tr><tr><td></td><td>Oprogramowanie Millipore</td><td>IPVH00010</td><td>Western Blot</td></tr><tr><td>R</td><td>Podstawy obliczeń statystycznych</td><td>Nie dotyczy Oprogramowanie</td> do <td>analizy statystycznej i język programowania używany do analizy danych, wizualizacji i aplikacji uczenia maszynowego</td></tr><tr><td>Test immunoprecypitacji radiowej</td><td>Epizyme</td><td>PC101</td><td>Western Blot</td></tr><tr><td>System odwrotnej transkrypcji</td><td>Promega</td><td>A3500</td><td>PCR</td></tr><tr><td>SDS-PAGE</td><td>Epizyme</td><td>LK303</td><td>Western Blot</td></tr><tr><td>SDS-PAGE Bufor ładujący białko (5&razy;)</td><td>Epizyme</td><td>LT103</td><td>Western Blot</td></tr><tr><td>STAT3</td><td>Technologia sygnalizacji komórek</td> przeciwciał <td>9139S</td><td>Western Blot</td></tr><tr><td>SYBR Green Realtime PCR Master Mix</td><td>TOYOBO</td><td>QPK-201</td><td>PCR</td></tr><tr><td>TBST (10 razy;)</td><td>Epizyme</td><td>PS103</td><td>Western Blot</td></tr><tr><td>Bufor transferowy Western Blot (10 razy;)</td><td>Epizyme</td><td>PS109</td><td>Western Blot</td></tr> <tr><td>&beta;-Actin Przeciwciało</td><td>abklonalne</td><td>AC026</td><td>Western Blot</td></tr></tbody></table>

pierwotny zespół sjögrena związany z gruczolakorakiem płuc: badanie potencjalnych powszechnych mechanizmów patogennych i weryfikacja eksperymentalna

Primary Sjogren's Syndrome Associated with Lung Adenocarcinoma: Probing the Potential Common Pathogenic Mechanisms and Experimental Verification

To badanie miało na celu zbadanie potencjalnych powszechnych mechanizmów patogennych łączących pierwotny zespół Sjögrena (pSS) i gruczolakorak płuc (LUAD) poprzez analizę bioinformatyczną i weryfikację eksperymentalną. Odpowiednie geny związane z pSS i LUAD zostały pobrane z bazy danych Gene Expression Omnibus (GEO) i bazy danych Genecard. Następnie geny o zróżnicowanej ekspresji (DEG) związane z pSS i LUAD zostały przebadane jako pSS-LUAD-DEGs. Przeprowadzono analizy wzbogacania Encyklopedii Genów i Genomów z Kioto (KEGG) oraz Ontologii Genów (GO) w celu wyjaśnienia istotnych funkcji biologicznych pSS-LUAD-DEGs. Główne cele zidentyfikowano poprzez skonstruowanie sieci interakcji białko-białko (PPI), a następnie dalszą ocenę dokładności diagnostyki genów piasty za pomocą analiz krzywej charakterystyki operacyjnej odbiornika (ROC). W tym badaniu myszy NOD / Ltj służyły jako modele zwierzęce pSS i były stymulowane cząstkami stałymi 2,5 (PM2,5) w celu wywołania reakcji zapalnej. Ilościowa reakcja łańcuchowa polimerazy w czasie rzeczywistym (qPCR), test immunoenzymatyczny (ELISA) i western blot zostały wykorzystane do odpowiedniej weryfikacji eksperymentu biologii molekularnej. Wyniki uzyskane dzięki analizom wzbogacania KEGG i GO wskazują, że stan zapalny odgrywa kluczową rolę w łączeniu pSS i LUAD. IL6, CCNA2, JAK2, IL1B, ASPM, CCNB2, NUSAP1 i CEP55 zostały określone jako kluczowe cele pSS-LUAD. Myszy BALB / c i myszy NOD / Ltj wykazywały zwiększoną ekspresję cytokin zapalnych IL-6 i IL-1β w tkankach płuc po 21 dniach stymulacji PM2,5, aktywując szlak sygnałowy JAK2 / STAT3 i zwiększając ekspresję genów związanych z nowotworem CCNA2, CCNB2 i CEP55, przy czym myszy NOD / Ltj wykazywały wyraźniejsze zmiany niż myszy BALB / c. Protokół ten pokazuje, że kancerogeneza indukowana przez mikrośrodowisko zapalne płuc może być kluczową przyczyną wysokiej częstości występowania LUAD u pacjentów z pSS. Ponadto mechanizmy związane z blokowaniem mogą pomóc w zapobieganiu występowaniu LUAD u pacjentów z pSS.

Z 23348 genów w zbiorze GSE84884 (pSS) zidentyfikowano łącznie 3290 DEG, w tym 2659 genów o zwiększonej ekspresji i 631 genów o zmniejszonej ekspresji (Rycina 1A). Dla GSE51092 (pSS) z 11409 genów zidentyfikowano łącznie 3290 DEG, w tym 667 genów o zwiększonej ekspresji i 587 genów o zmniejszonej ekspresji (Rycina 1B). Z bazy danych GeneCards uzyskano 102 DEG powiązanych z pSS jajnika, przy zastosowaniu kryterium doboru w postaci wyniku korelacji ≥20. Połączenie i usunięcie duplikatów DEG powiązanych z pSS uzyskanych z GEO i GeneCards pozwoliło na wyłonienie 453 DEG (pSS-DEGs). Z 25440 genów w zbiorze GSE32863 (LUAD) zidentyfikowano łącznie 7154 DEG, w tym 3934 geny o zwiększonej ekspresji i 3220 geny o zmniejszonej ekspresji (Rycina 1C). W zbiorze GSE75037 (LUAD) z 25440 genów zidentyfikowano łącznie 11235 DEG, w tym 6125 genów o zwiększonej ekspresji i 5110 genów o zmniejszonej ekspresji (Rycina 1D). Z bazy danych GeneCards uzyskano 600 DEG powiązanych z LUAD jajnika, przy zastosowaniu kryterium doboru w postaci wyniku korelacji ≥20. Połączenie i usunięcie duplikatów DEG powiązanych z LUAD uzyskanych z GEO i GeneCards pozwoliło na wyłonienie 7478 DEG (LUAD-DEGs). Między pSS-DEGs a LUAD-DEGs wybrano łącznie 233 wspólnych DEG (pSS-LUAD-DEGs), które zwizualizowano za pomocą diagramów Venna (Tabela uzupełniająca 1 i Rycina 1E).
W odniesieniu do analizy wzbogacenia ścieżek KEGG, po usunięciu ścieżek sygnałowych związanych z chorobami, zidentyfikowane 10 najważniejszych istotnych ścieżek sygnałowych pSS-LUAD-DEGs wiązało się ze szlakami metabolicznymi. W szczególności ścieżki te obejmują szlak sygnałowy PI3K-Akt, szlak sygnałowy MAPK, interakcję cytokina-receptor cytokinowy, nekroptozę, regulację cytoszkieletu aktynowego, szlak sygnałowy FoxO, szlak sygnałowy receptorów NOD-like, starzenie komórkowe, różnicowanie komórek Th17 oraz szlak sygnałowy JAK-STAT (Ryc. 2A). 10 najważniejszych ścieżek sygnałowych KEGG oraz pSS-LUAD-DEGs zostało przedstawionych na wizualizacji, jak pokazano na Ryc. 2B.
Analiza wzbogacenia GO dla pSS-LUAD-DEGs ujawniła następujące 10 najważniejszych procesów biologicznych (Rysunek 3) i wykazano wzbogacenie w składnikach komórkowych (CC): odpowiedź na wirusa, wrodzona odpowiedź immunologiczna, odpowiedź obronna na wirusa, odpowiedź obronna na symbionta, regulacja procesów wirusowych, regulacja cyklu życia wirusa, negatywna regulacja procesów wirusowych, negatywna regulacja replikacji genomu wirusa, regulacja replikacji genomu wirusa, wrodzona odpowiedź immunologiczna przeciwwirusowa; procesach biologicznych (BP): strona błony, zewnętrzna strona błony plazmatycznej, macierz pozakomórkowa, zewnętrzna struktura otaczająca, macierz pozakomórkowa zawierająca kolagen, trimer kolagenu, tratwa błonowa, mikrodomena błonowa, tratwa błony plazmatycznej, kawiola; funkcjach molekularnych (MF): wiązanie receptora cytokin, aktywność cytokin, aktywność regulatora receptora sygnałowego, wiązanie superrodziny receptorów czynnika martwicy nowotworów, aktywność aktywatora receptora sygnałowego, wiązanie receptora czynnika martwicy nowotworów, aktywność ligandu receptora, aktywność homodimeryzacji białek, aktywność białkowej kinazy receptorowej błonowej, aktywność kinazy białkowej.
Sieć PPI składała się z 99 węzłów i 466 krawędzi (Rycina 4A). 20 genami o najwyższych stopniach w sieci PPI, pełniących rolę genów hubowych, są STAT3, STAT1, TP53, TNF, IL6, IFNG, EGFR, ISG15, CCNA2, IL10, JAK2, MX1, IL1B, IFIT1, AKT1, SMAD3, ASPM, CCNB2, NUSAP1 oraz CEP55 (Rycina 4B).
Przeprowadzono analizę krzywych ROC w celu oceny dokładności diagnostycznej 20 genów hubowych (Rysunek 5). Wartości powierzchni pod krzywą (AUC) dla krzywych ROC genów STAT3, STAT1, TP53, TNF, IL6, IFNG, EGFR, ISG15, CCNA2, IL10, JAK2, MX1, IL1B, IFIT1, AKT1, SMAD3, ASPM, CCNB2, NUSAP1 i CEP55 wynosiły odpowiednio 0,543, 0,840, 0,724, 0,892, 0,965, 0,529, 0,721, 0,763, 0,933, 0,784, 0,836, 0,648, 0,936, 0,689, 0,662, 0,548, 0,960, 0,939, 0,934 i 0,953 dla zbioru GSE32863 (Rysunek 5A,D) oraz 0,620, 0,811, 0,676, 0,878, 0,955, 0,546, 0,642, 0,765, 0,945, 0,759, 0,804, 0,625, 0,938, 0,753, 0,641, 0,540, 0,958, 0,945, 0,908 i 0,941 dla zbioru GSE75037 (Rysunek 5B,E). Dodatkowo, dla zbioru walidacyjnego GSE31210 (Rysunek 5C,F), wartości AUC wynosiły 0,505, 0,676, 0,819, 0,688, 0,863, 0,540, 0,720, 0,665, 0,814, 0,562, 0,766, 0,661, 0,806, 0,528, 0,607, 0,652, 0,906, 0,927, 0,910 i 0,898. Wartości AUC dla IL6, CCNA2, JAK2, IL1B, ASPM, CCNB2, NUSAP1 i CEP55 były &gt;0,7, co sugeruje, że wszystkie osiem genów ma znaczenie diagnostyczne.
W tkankach płuc myszy BALB/c i myszy NOD/Ltj wykryto jedynie niewielką ekspresję prozapalnych czynników IL-6 i IL-1β. Po stymulacji PM2.5 ekspresja IL-6 i IL-1β istotnie wzrosła, przy czym w przypadku myszy NOD/Ltj zaobserwowano wyraźnie wyższy wzrost w porównaniu z myszami BALB/c (Rysunek 6).
Po stymulacji PM2.5 poziomy ekspresji JAK2/STAT3 nie zmieniły się znacząco w tkankach płuc myszy BALB/c i myszy NOD/Ltj. Jednak poziomy p-JAK2 i p-STAT3 wzrosły znacząco. Myszy NOD/Ltj wykazywały znacząco wyższą ekspresję p-JAK2 i p-STAT3 w porównaniu z myszami BALB/c po stymulacji PM2.5 (Rysunek 7).
Po stymulacji PM2.5 ekspresja mRNA ASPM i NUSAP1 nie zmieniła się znacząco zarówno u myszy BALB/c, jak i u myszy NOD/Ltj, natomiast ekspresja mRNA CCNA2, CCNB2 i CEP55 wzrosła (Rysunek 8). Co istotne, ekspresja mRNA CCNA2, CCNB2 i CEP55 była znacząco wyższa u myszy NOD/Ltj w porównaniu z myszami BALB/c po stymulacji PM2.5.
<img alt="Wykresy wulkaniczne A-D oraz diagram Venna E przedstawiające wyniki analizy ekspresji genów i ich część wspólną." class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/67421/67421fig01.jpg" data-altupdatedat="1788304762000" data-alt="Rycina 1"> 
Rycina 1: Wykresy wulkaniczne i diagram Venna dla DEG. (A) Wykres wulkaniczny dla GSE84844.(B) Wykres wulkaniczny dla GSE51092. (C) Wykres wulkaniczny dla GSE32863. (D) Wykres wulkaniczny dla GSE75037. (E) Diagram Venna dla pSS-DEGs i LUAD-DEGs. Geny o zwiększonej ekspresji są zaznaczone na czerwono, a geny o zmniejszonej ekspresji na zielono. Skróty: pSS = pierwotny zespół Sjögrena; LUAD = gruczolakorak płuca; DEG = geny różnicowo wyrażone. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/67421/67421fig01large.jpg" target="_blank">Kliknij tutaj, aby wyświetlić powiększoną wersję tej ryciny.</a>
<img alt="Analiza ścieżek genowych; wykres rozrzutu stosunku genów w stosunku do ścieżki oraz diagram sieci; analiza danych." class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/67421/67421fig02.jpg" data-altupdatedat="1788304762000" data-alt="Rycina 2"> 
Rycina 2: Wzbogacenie ścieżek KEGG dla pSS-LUAD-DEGs. (A) Mapa wzbogacenia TOP10 KEGG dla pSS-LUAD-DEGs. (B) Związek między 10 najważniejszymi (TOP10) szlakami sygnalizacyjnymi KEGG a pSS-LUAD-DEGs. Skróty: KEGG = Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes; pSS = pierwotny zespół Sjögrena; LUAD = gruczolak płuca; DEGs = geny różnicowo wyrażone. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/67421/67421fig02large.jpg" target="_blank">Kliknij tutaj, aby zobaczyć powiększoną wersję tej ryciny.</a>
<img alt="Wykres słupkowy analizy ontologii genów; wyniki wzbogacenia według procesów biologicznych, komponentów komórkowych, funkcji." class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/67421/67421fig03.jpg" data-altupdatedat="1788304762000" data-alt="Rysunek 3"> 
Rysunek 3: Analiza wzbogacenia GO dla pSS-LUAD-DEGs. Skróty: GO = Gene Ontology (ontologia genów); pSS = pierwotny zespół Sjögrena; LUAD = gruczolak płuca; DEGs = geny o różnicowej ekspresji. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/67421/67421fig03large.jpg" target="_blank">Kliknij tutaj, aby wyświetlić powiększoną wersję tego rysunku.</a>
<img alt="Schemat sieci interakcji genów oraz wykres słupkowy centralności stopnia pokazujący kluczowe relacje między węzłami." class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/67421/67421fig04.jpg" data-altupdatedat="1788304762000" data-alt="Rycina 4"> 
Rycina 4: Sieć PPI dla pSS-LUAD-DEGs. (A) Wizualizacja sieci PPI. Czerwone odcienie wskazują silniejszą łączność węzła. (B) 20 genów o najwyższych stopniach w sieci PPI. Skróty: PPI = interakcja białko-białko; pSS = pierwotny zespół Sjögrena; LUAD = gruczolakorak płuca; DEGs = geny różnicowo wyrażone. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/67421/67421fig04large.jpg" target="_blank">Kliknij tutaj, aby wyświetlić powiększoną wersję tej ryciny.</a>
<img alt="Krzywe ROC porównujące czułość i 1-specyficzność (AUC) dla różnych biomarkerów, przedstawiające wydajność w zadaniach klasyfikacji, schemat." class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/67421/67421fig05.jpg" data-altupdatedat="1788304762000" data-alt="Rycina 5"> 
Rycina 5: Analiza krzywych ROC genów węzłowych. (A-F) Analiza krzywych ROC genów węzłowych w zbiorach GSE32863, GSE75037 i GSE31210. Skróty: ROC = charakterystyka operacyjna odbiornika. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/67421/67421fig05large.jpg" target="_blank">Kliknij tutaj, aby wyświetlić powiększoną wersję tej ryciny.</a>
<img alt="Porównanie poziomu IL-6 i IL-1β; wykres słupkowy; wyniki eksperymentalne; analiza markerów stanu zapalnego." class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/67421/67421fig06.jpg" data-altupdatedat="1788304762000" data-alt="Rycina 6"> 
Rycina 6: Wpływ PM2.5 na czynniki prozapalne w tkankach płuc myszy. (A) Ekspresja IL-6 w tkankach płuc myszy w każdej z grup.(B) Ekspresja IL-1β w tkankach płuc myszy w każdej z grup. a. grupa kontrolna (blank); b. grupa pSS; c. grupa PM2.5; d. grupa pSS-PM2.5. * p &lt; 0.05 w porównaniu z grupą kontrolną; # p &lt; 0.05 w porównaniu z grupą pSS; Δ p &lt; 0.05 w porównaniu z grupą PM2.5. Skróty: PM2.5 = pył zawieszony 2.5. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/67421/67421fig06large.jpg" target="_blank">Kliknij tutaj, aby wyświetlić powiększoną wersję tej ryciny.</a>
<img alt="Analiza Western blot dla p-JAK2, JAK2, p-STAT3, STAT3 i β-aktyny wraz z wynikami na wykresach; ekspresja białek." class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/67421/67421fig07.jpg" data-altupdatedat="1788304762000" data-alt="Rycina 7"> 
Rycina 7: Wpływ PM2.5 na szlak sygnałowy JAK2/STAT3 w tkankach płuc myszy. (A) Ekspresja p-JAK2, JAK2, p-STAT3, STAT3 i β-aktyny w tkankach płuc myszy w każdej grupie. (B) Stosunek p-JAK2/JAK2 w tkankach płuc myszy w każdej grupie. (C) Stosunek p-STAT3/STAT3 w tkankach płuc myszy w każdej grupie. a. grupa kontrolna (blank); b. grupa pSS; c. grupa PM2.5; d. grupa pSS-PM2.5. * p &lt; 0.05 w porównaniu z grupą kontrolną; # p &lt; 0.05 w porównaniu z grupą pSS; Δ p &lt; 0.05 w porównaniu z grupą PM2.5. Skróty: PM2.5 = pyły zawieszone 2,5. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/67421/67421fig07large.jpg" target="_blank">Kliknij tutaj, aby wyświetlić powiększoną wersję tej ryciny.</a>
<img alt="Wykres słupkowy mierzący poziom CD163, CD206, Arg1, NLRP3, GSDES względem aktyny; analiza porównawcza danych." class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/67421/67421fig08.jpg" data-altupdatedat="1788304762000" data-alt="Rycina 8"> 
Rycina 8: Wpływ PM2.5 na geny związane z LUAD w tkankach płuc myszy. (A) Ekspresja mRNA CCNB2 w tkankach płuc myszy w każdej z grup. (B) Ekspresja mRNA CCNA2 w tkankach płuc myszy w każdej z grup. (C) Ekspresja mRNA ASPM w tkankach płuc myszy w każdej z grup. (D) Ekspresja mRNA NUSAP1 w tkankach płuc myszy w każdej z grup. (E) Ekspresja mRNA CEP55 w tkankach płuc myszy w każdej z grup. a. grupa kontrolna (blank); b. grupa pSS; c. grupa PM2.5; d. grupa pSS-PM2.5. * p &lt; 0.05 w porównaniu z grupą kontrolną; # p &lt; 0.05 w porównaniu z grupą pSS; Δ p &lt; 0.05 w porównaniu z grupą PM2.5. Skróty: PM2.5 = pył zawieszony 2.5. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/67421/67421fig08large.jpg" target="_blank">Kliknij tutaj, aby wyświetlić powiększoną wersję tej ryciny.</a>
Tabela uzupełniająca 1: Lista wspólnych DEG (pSS-LUAD-DEGs) wybranych spośród pSS-DEGs i LUAD-DEGs. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/67421/Supplementary%20Table%201.zip" target="_blank">Aby pobrać ten plik, kliknij tutaj.</a>
Plik uzupełniający z kodem 1: Kod R do filtrowania DEG. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/67421/DEGs_R_code.zip" target="_blank">Kliknij tutaj, aby pobrać ten plik.</a>

Ten manuskrypt opisuje procedury operacyjne i środki ostrożności mające na celu zbadanie potencjalnych powszechnych mechanizmów patogennych łączących pierwotny zespół Sjögrena z gruczolakorakiem płuc poprzez analizę bioinformatyczną i weryfikację eksperymentalną.

Pierwotny zespół Sjögrena związany z gruczolakorakiem płuc: badanie potencjalnych powszechnych mechanizmów patogennych i weryfikacja eksperymentalna

This study aimed to probe the potential common pathogenic mechanisms linking primary Sjogren's syndrome (pSS) and lung adenocarcinoma (LUAD) through ...

Moje badania badają potencjalne powszechne mechanizmy chorobotwórcze łączące pierwotny zespół Sjögrena z gruczolakorakiem poprzez wgląd bioinformatyczny i weryfikację eksperymentalną. Staram się zrozumieć, w jaki sposób te warunki się przenikają i jakie czynniki leżą u ich podstaw. Moje badania dotyczą luki w zrozumieniu związku między pierwotnym zespołem Sjögrena a gruczolakorakiem, podkreślając ich wspólne mechanizmy patogenne.Wgląd ten pochodził z przyszłych strategii diagnostycznych i terapeutycznych dla pacjentów dotkniętych chorobą. W przyszłych badaniach mamy nadzieję współpracować z chirurgią klatki piersiowej w celu uzyskania próbek chirurgicznych płuc od pacjentów z pSS, aby zilustrować postęp od nacieku limfocytów do proksymalnych miejsc nowotworowych Aby rozpocząć, otwórz bazę danych Gene Expression Omnibus lub GEO i użyj pierwotnego zespołu Sjögrena i gruczolakorak płuc jako słów kluczowych do wyszukiwania profili ekspresji genów. Kliknij na wyniki w bazie danych GEO DataSets i wybierz Homo sapiens w Top Organisms.Wybierz i pobierz interesujący Cię zestaw danych wraz z odpowiadającymi mu informacjami o platformie. Następnie otwórz bazę danych GeneCard i użyj pierwotnego zespołu Sjögrena i gruczolakoraka płuc jako słów kluczowych, aby uzyskać geny związane z pSS i LUAD. Pobierz arkusze kalkulacyjne z genami choroby.Korzystając z oprogramowania R, identyfikuj i wizualizuj geny o zróżnicowanej ekspresji lub DEG o skorygowanej wartości P mniejszej niż 0,05 i krotnej zmianie większej niż 1,2 lub mniejszej niż 0,83. Porównaj i przeanalizuj ekspresję genów w tych zestawach danych. Wybierz geny o poziomie ekspresji większym lub równym 20 związanym z pSS i LUAD z bazy danych GeneCard.Scal DEG powiązane z pSS i LUAD zarówno z bazy danych GEO, jak i bazy danych GeneCard. Po zainstalowaniu pakietu diagramu Venna w oprogramowaniu R uzyskaj i zwizualizuj DEG skojarzone z pSS i LUAD. Na stronie Metascape kliknij Wybierz plik i prześlij plik w formacie xlsx pSS-LUAD-DEGs.Wybierz Homo sapiens zarówno dla danych wejściowych jako gatunek, jak i analizy jako gatunku. Kliknij opcję Analiza niestandardowa, a następnie kliknij opcję Wzbogacenie i wybierz opcję Ścieżka KEGG. Odznacz inne opcje.Kliknij pozycję Analiza wzbogacenia, a po zakończeniu kliknij pozycję Strona raportu analizy. Kliknij opcję Wszystko w jednym pliku zip, aby pobrać wyniki. Uzyskaj dostęp do _FINAL_GO.csv w folderze Enrichment_GO, aby wyświetlić wyniki. Korzystając z pakietu ggplot2 w oprogramowaniu R, wykonaj program do wizualizacji KEGG. W przypadku ontologii genów lub analizy wzbogacania GO zaimportuj listę formatów tekstowych pSS-LUAD-DEG do R.Uruchom pakiety Cluster Profiler i Enrich Plot w celu analizy wzbogacenia GO i wizualizacji wyników.Ustaw istotność statystyczną w analizie przy skorygowanej wartości P mniejszej niż 0,05. Uzyskaj dostęp do bazy danych STRING i kliknij przycisk Przeglądaj, a następnie prześlij plik pSS-LUAD-DEGs. Wybierz Homo sapiens w obszarze Organizmy, a następnie kliknij przycisk Szukaj.Po kliknięciu przycisku Kontynuuj, gdy wyniki będą dostępne, kliknij Ustawienia. W obszarze Ustawienia podstawowe i minimalny wymagany wynik interakcji wybierz pozycję wysoki poziom ufności 0,7. Zaznacz pole wyboru ukryj rozłączone węzły w sieci w Ustawieniach zaawansowanych, a następnie kliknij przycisk Aktualizuj.Kliknij Eksporty na pasku tytułu, aby pobrać tekst interakcji białko-białko lub relacji PPI w formacie TSV. W oprogramowaniu Cytoscape 3.7.1 kliknij Plik, a następnie Importuj i Sieć z pliku, aby zaimportować plik w formacie TSV do budowy sieci PPI. Użyj narzędzia NetworkAnalyzer, aby przeanalizować parametry topologiczne w sieci i zoptymalizować rozmiar i kolor węzła za pomocą paska stylu w panelu sterowania.Na pasku menu wybierz Narzędzia i Analizuj sieć. W panelu tabeli kliknij Stopień, aby posortować komponenty według stopnia w kolejności malejącej. W celu identyfikacji i walidacji genów koncentratora zaimportuj listę genów koncentratora w formacie tekstowym do języka R załadowanego pakietem PROC.Wykreślić charakterystykę operacyjną odbiornika lub krzywe ROC genów piasty i obliczyć obszar pod wartościami krzywej ROC. Po analizie zwizualizowano łącznie 233 DEG współdzielone przez degi pSS i DEG LUAD za pomocą diagramu Venna. Zidentyfikowano 10 najważniejszych szlaków KEGG dla pSS LUAD DEG i przede wszystkim związanych ze szlakami metabolicznymi, w tym PI3K-Akt, MAPK i interakcjami receptor cytokina-cytokina.Analiza wzbogacenia GO pSS LUAD DEG ujawniła istotne procesy biologiczne, w tym odpowiedź na wirusa i wrodzoną odpowiedź immunologiczną, kategorie składników komórkowych oraz funkcje molekularne, takie jak wiązanie i aktywność receptorów cytokin. Sieć PPI składała się z 99 węzłów i 466 krawędzi, identyfikując STAT3, STAT1 i TP53 jako główne geny koncentratora. Zwizualizowano 20 genów o wyższym stopniu w sieci PPI, w tym TNF, IL6 i EGFR.Na początek przeprowadź analizę bioinformatyczną w celu określenia szlaków zapalnych we współwystępowaniu pierwotnego zespołu Sjögrena i gruczolakoraka płuc. Aby opracować model zwierzęcy, umieść znieczuloną mysz na ograniczniku dla małych zwierząt z brzuchem skierowanym do góry, uniesioną głową i ogonem opuszczonym pod kątem 45 stopni. Użyj cienkiej nici, aby owinąć pętlę wokół górnych siekaczy myszy, pociągając je do góry, i przymocuj gwint do na uchwycie zwierzęcia, aby całkowicie odsłonić jamę ustną myszy.Po włączeniu lampy z zimnym światłem za pomocą kleszczy delikatnie wyciągnij język myszy i całkowicie odsłonij głośnię. Włóż igłę żylną o rozmiarze 18 rozmiarów do tchawicy myszy i wyciągnij rdzeń igły. Umieść bawełnianą nić na zewnętrznym końcu igły i potwierdź pomyślne wprowadzenie, gdy nić porusza się wraz z ruchami klatki piersiowej myszy.Za pomocą strzykawki o pojemności jednego mililitra odessać 0,2 mililitra powietrza, następnie 0,1 mililitra zawiesiny PM 2,5, a na koniec kolejne 0,2 mililitra powietrza. Wstrzyknąć mieszaninę do tchawicy za pomocą igły do wstrzykiwania dożylnego w rozmiarze 18. Po wyciągnięciu igły na stałe, zabezpiecz uchwyt zwierzęcia w pozycji pionowej i obróć go 30 razy zgodnie z ruchem wskazówek zegara i przeciwnie do ruchu wskazówek zegara, aby równomiernie rozprowadzić zawiesinę PM 2,5 w płucach.Wyprostuj szyję myszy i połóż ją na boku, aby zapobiec uduszeniu, i pozwól jej dojść do siebie. Po 29 dniach umieść uśpioną mysz w pozycji leżącej na czystej desce sekcyjnej. Za pomocą nożyczek i kleszczy usuń skórę i mięśnie pokrywające okolice brzuszne, piersiowe i szyi.Wykonaj nacięcia wzdłuż krawędzi żeber po obu stronach jamy klatki piersiowej, aby odsłonić klatkę piersiową. Przetnij obojczyk, aby stworzyć wystarczająco szeroki otwór do badania płatów płuc. Wytnij mięśnie szyi rozciągające się od mostka i żeber do szczęki.Włóż nożyczki poniżej przedniej krawędzi żeber i wykonaj nacięcia po obu stronach, aby usunąć kostną część pokrywającą tchawicę. Chwyć tchawicę w pobliżu szczęki kleszczami i wykonaj całkowite nacięcie poprzeczne za pomocą nożyczek umieszczonych nad kleszczami. Następnie delikatnie podciągnij tchawicę kleszczami, przecinając nożyczkami brzuszne połączenia tkankowe, aż cała tkanka klatki piersiowej zostanie usunięta z ciała.Połóż płuca płasko i spłucz powierzchnię solą fizjologiczną. Po osuszeniu należy przelać tkankę do krioprobówek, aby przechowywać ją w temperaturze minus 80 stopni Celsjusza do przyszłego wykorzystania biochemicznego.

primary-sjogren-s-syndrome-associated-with-lung-adenocarcinoma

Research

JoVE Journal

Medicine

Medycyna

Ten manuskrypt opisuje protokoły kliniczne dla dwóch paneli sekwencjonowania nowej generacji. Jeden panel bada nowotwory hematologiczne, podczas gdy drugi panel koncentruje się na genach powszechnie zmutowanych w guzach litych. Klasyfikacja molekularna mutacji powodujących nowotwory złośliwe u ludzi dostarcza cennych informacji prognostykujących i predykcyjnych.

Sekwencjonowanie nowej generacji do wykrywania mutacji, które można podjąć w celu działania, w guzach litych i płynnych

Model zwierzęcy jest potrzebny do rozszyfrowania roli krążących komórek nowotworowych (CTC) w promowaniu kolonizacji płuc podczas przerzutów raka. W tym miejscu opracowaliśmy i z powodzeniem przeprowadziliśmy test in vivo, aby przetestować wymóg składania polimerycznej fibronektyny (polyFN) na CTC w celu kolonizacji płuc.

Opracowanie testu kolonizacji płuc do wizualizacji krążących komórek nowotworowych w tkankach płuc

Tutaj opisujemy minimalnie inwazyjny model syngenicznego przeszczepu ortotopowego komórek gruczolakoraka płuc myszy jako model redukujący czas i koszty do badania niedrobnokomórkowego raka płuc.

Ortotopowe przeszczepienie komórek syngenicznego gruczolakoraka płuc w celu zbadania ekspresji PD-L1

Ultrasonografia gruczołów ślinowych jest obiecującym narzędziem do diagnozowania i oceny aktywności choroby oraz powikłań w zespole Sjögrena (SS). Technika skanowania do badania ultrasonograficznego gruczołów ślinowych związanych z SS została opisana w artykule.

Ultrasonograficzna ocena gruczołów ślinowych w zespole Sjögrena: informacje diagnostyczne i monitorujące

Tutaj prezentujemy protokół badania infekcji Candida jamy ustnej u pacjentów z pierwotnym zespołem Sjögrena, który może być wykorzystany do szybkiego leczenia, a następnie uniknięcia związanych z nim powikłań.

Badanie zakażenia Candida w jamie ustnej u pacjentów z pierwotnym zespołem Sjögrena

Eksperymentalne nosicielstwo ludzkiej pneumokoki oferuje naturalny model nosicielstwa i potencjalny model do wykorzystania w opracowywaniu szczepionek. Technika ta jest cenna, ale złożona i wiąże się z ryzykiem klinicznym związanym z wprowadzeniem patogenu do organizmu człowieka. Opracowaliśmy szczegółowy protokół.

Eksperymentalny nosiciel pneumokoków u ludzi

Celem tego protokołu jest badanie nowotworów piersi. Dzięki tej technice guzy sutka myszy są usuwane, a komórki pierwotne są przygotowywane z guzów. Dołączony jest protokół ekstrakcji płuc do badania przerzutów do płuc. Ponadto dołączono inny protokół analizy fibroblastów embrionalnych myszy z zarodka myszy.

Guz pierwotny i izolacja komórek MEF w celu zbadania przerzutów do płuc

Oporność na leki celowane jest powszechna, a potrzeba identyfikacji mechanizmów oporności - przed lub po rozpoczęciu badań klinicznych - jest kluczowa dla kierowania alternatywnymi strategiami leczenia klinicznego. W tym miejscu przedstawiamy protokół parowania wyprowadzenia linii lekoopornych in vitro z sekwencjonowaniem, aby przyspieszyć odkrycie tych mechanizmów.

Implementacja testów oporności na leki in vitro: maksymalizacja potencjału w zakresie odkrywania klinicznie istotnych mechanizmów oporności

Prezentowany tutaj jest protokół pobierania próbek ludzkiej tkanki kosmków łożyskowych, a następnie izolacji cytotrofoblastów do pierwotnej hodowli komórek. Leczenie trofoblastów TNFα podsumowuje stan zapalny w środowisku wewnątrzmacicznym otyłości i ułatwia odkrycie celów molekularnych regulowanych przez stan zapalny w łożyskach z otyłością matczyną.

Podstawowy model ludzkiego trofoblastu do badania wpływu stanu zapalnego związanego z otyłością matki na regulację autofagii w łożysku

Opisujemy metody rozwoju eksperymentalnego modelu zespołu metabolicznego wywołanego dietą (MetS) u królików stosujących dietę wysokotłuszczową i bogatą w sacharozę. U zwierząt rozwinęła się otyłość centralna, łagodne nadciśnienie, stan przedcukrzycowy i dyslipidemia, reprodukując w ten sposób główne składniki ludzkiego MetS. Ten przewlekły model pozwoli na zdobycie wiedzy leżącej u podstaw mechanizmów progresji choroby.

Eksperymentalny model zespołu metabolicznego wywołanego dietą u królika: rozważania metodologiczne, rozwój i ocena

Poznaj mechanizmy patogenne łączące pierwotny zespół Sjögrena z gruczolakorakiem płuc poprzez analizę bioinformatyczną i weryfikację eksperymentalną. Badanie identyfikuje wspólne szlaki molekularne.

Pierwotny zespół Sjögrena związany z gruczolakorakiem płuc: badanie potencjalnych powszechnych mechanizmów patogennych i weryfikacja eksperymentalna (Wideo) | JoVE Journal

Pierwotny zespół Sjögrena związany z gruczolakorakiem płuc: badanie potencjalnych powszechnych mechanizmów patogennych i weryfikacja eksperymentalna

Przeglądaj więcej filmów